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14:34:24 +0900","画像生成も、教師なし学習を応用した技術の一つです。画像生成とは、絵画の生成や画像・映像などの自動加工を行う技術を指します。\n\n近年は、さまざまな場面において高品質な画像が要求されるようになりました。しかし、常にその要求に応えられる完全なオリジナル画像を取得できるわけではありません。たとえば、ピントの合っていないぼやけた画像データしか用意できないケースも考えられます。また、歴史的資料であれば、カラー写真が存在せず、白黒写真しか用意できないケースも多く、ラフスケッチしか存在していないケースなども考えられます。\n\nこのような場合、専門的で工数のかかる画像加工を行ったり、イラストを描きながら撮影コンセプトを固めて写真を撮影したりしながら、高品質な画像データを準備するのは難しいのが実情です。ただ、近年はAIの技術が発展したことにより、不十分なデータからでも高品質な画像を作り出すことができるようになってきたのです。",4,{"fieldId":508,"avatar":509,"username":516,"occupation":517,"created_at":518,"comment":519,"likes_count":117},"alboy1185","営業","2023-12-03 14:25:35 +0900","分析手法の中のK-means法について、近い距離への反復処理をして計算することが理解できた。現状の仕事には適用できる部分があるのか、すぐには思い浮かばないが、分析手法の理解と具体的な処理方法の知識を蓄えていこうと思う。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":521,"occupation":522,"created_at":523,"comment":524,"likes_count":117},"vz3000","IT・WEB・エンジニア","2024-01-27 11:51:18 +0900","教師なし学習の代表的な手法について理解を深めることができた。クラスター分析にもいくつか手法があり、状況により使い分けが日露なことが理解できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":526,"occupation":527,"created_at":528,"comment":529,"likes_count":116},"kazumi_100pot","金融・不動産　関連職","2023-08-17 14:33:19 +0900","クラスタリングについては基礎的なことが理解できれば良いと思っていました。今回、しっかりと復習ができました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":531,"occupation":522,"created_at":532,"comment":533,"likes_count":116},"chikako_k","2023-09-01 22:50:08 +0900","業務で使うシーンが思い浮かびませんが、知識として役に立ちそうだと感じました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":535,"occupation":536,"created_at":537,"comment":538,"likes_count":116},"t_htn","経営・経営企画","2023-09-23 09:03:19 +0900","教師無しの代表的な事例が把握できた。\nこれをデータ分析業務に活用し、業務をより効率化するとともに、データ分析精度も向上\nさせたいと思う",{"fieldId":508,"avatar":540,"username":541,"occupation":542,"created_at":543,"comment":544,"likes_count":116},"https:\u002F\u002Fapi.digital.globis.co.jp\u002Fassets\u002Fdefault-c9d80d73fddaecd99de4d16079cdfbf41e985cb5d5cf318e34c53aedabd69cb9.png","k_yuna","販売・サービス・事務","2023-10-01 09:53:49 +0900","大変勉強になりました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":546,"occupation":547,"created_at":548,"comment":549,"likes_count":116},"watanabe-tat","専門職","2023-10-08 12:54:40 +0900","階層クラスタリングは、顧客分析に活用できる。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":551,"occupation":511,"created_at":552,"comment":553,"likes_count":116},"naoki_sasano","2023-10-15 17:43:51 +0900","機械学習を使って、異常検知したい場合、どのような手法がありますか？",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":555,"occupation":517,"created_at":556,"comment":557,"likes_count":116},"k-akira","2023-10-22 12:44:57 +0900","教師なし学習の具体的な仕組みを理解できた。どういうデータの場合にどの手法が相性が良いのかを加えて勉強したい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":559,"occupation":547,"created_at":560,"comment":561,"likes_count":116},"stani","2023-10-30 16:43:34 +0900","参考にさせていただきます。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":563,"occupation":536,"created_at":564,"comment":565,"likes_count":116},"7031","2023-11-09 08:32:28 +0900","クラスタリングについては基礎がしっかり理解できました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":567,"occupation":522,"created_at":568,"comment":569,"likes_count":116},"matute","2023-11-23 21:24:08 +0900","クラスタリング手法にもさまざまな方法があることが分かった。データ量などを見ながらどのような手法が最適か選択できるように実践で学んでいきたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":571,"occupation":542,"created_at":572,"comment":573,"likes_count":116},"user-name01","2023-12-03 08:06:17 +0900","クラスターのまとめ方を学んだ。様々な方法があると感じた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":575,"occupation":547,"created_at":576,"comment":577,"likes_count":116},"iso_ken","2023-12-16 07:40:00 +0900","階層型クラスタリングとk-means法はよく使用されるのでしっかり理解したい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":579,"occupation":511,"created_at":580,"comment":581,"likes_count":116},"choko0504","2024-01-01 22:44:33 +0900","クラスタリング等の教師なし学習について学習することができた。実務で利用できる機会があれば利用したい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":583,"occupation":259,"created_at":584,"comment":585,"likes_count":116},"yasupii","2024-01-02 10:29:46 +0900","教師なし学習の代表的な手法にクラスタリングがあることが分かりました。これは分類後にその意味をヒトが決めるということで、説明の意味付けになる気がしました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":587,"occupation":588,"created_at":589,"comment":590,"likes_count":116},"kenjiro_fujita","コンサルタント","2024-01-12 08:22:59 +0900","クラスタ分析をする際に、どのようにクラスタを分けるかを学ぶことができた。デンドログラムを用いてクラスタするのが困難なデータ量の場合はＫ－Ｍｅａｎｓ法にもチャレンジしてみたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":592,"occupation":517,"created_at":593,"comment":594,"likes_count":116},"ken222","2024-02-12 18:20:03 +0900","特にデンドログラムとkミーンズ法は覚えづらいのでしっかり整理したい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":596,"occupation":259,"created_at":597,"comment":598,"likes_count":116},"k--g--","2024-02-21 20:09:53 +0900","今回の講義は復習が必要なようです。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":600,"occupation":527,"created_at":601,"comment":602,"likes_count":116},"hfkd156036","2024-02-29 20:59:01 +0900","教師なし学習の代表的な手法について理解できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":604,"occupation":259,"created_at":605,"comment":606,"likes_count":116},"sesesese","2024-03-16 10:43:13 +0900","k means法の説明がとてもわかりやすかった。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":608,"occupation":542,"created_at":609,"comment":610,"likes_count":116},"miura_ka","2024-03-19 10:13:09 +0900","分類について確認できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":612,"occupation":511,"created_at":613,"comment":614,"likes_count":116},"take515","2024-03-29 12:49:03 +0900","教師なし学習の代表的な手法について学んだ。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":616,"occupation":259,"created_at":617,"comment":618,"likes_count":116},"hr-sakai","2024-03-30 20:06:17 +0900","代表的な表現の理解ができた。確かにそう思うことばかりです。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":620,"occupation":536,"created_at":621,"comment":622,"likes_count":116},"tsuyoshi_asano","2024-05-03 00:46:04 +0900","機械学習を行うことで、入力後の出力をある程度オートに出せるようになる訳ですが、そのモデルを作成する際にはかなり人の主観(データの解釈)が出る、という部分が面白いです。データサイエンティストの責任は重いですし、幅広いセグメントのビジネス知識があると役立ちますね。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":624,"occupation":625,"created_at":626,"comment":627,"likes_count":116},"vegitaberu","人事・労務・法務","2024-05-07 19:32:05 +0900","クラスタリングの実際のやり方が、これまで以上に理解でき、実際に使用する場面のイメージができました。実際に使える場面を探し、試験的にでも、積極的に使ってみたいと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":629,"occupation":259,"created_at":630,"comment":631,"likes_count":116},"madogiwazoku","2024-05-11 10:55:55 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+0900","教師なし学習の代表的な手法について学べました。具体的にどのような場合にそれを使用するのかを実例で知りたいなと思いました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":673,"occupation":674,"created_at":675,"comment":676,"likes_count":116},"toshi-iwai","経理・財務","2024-08-05 10:09:32 +0900","クラスター分析の概念が理解出来ました。復習したいと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":678,"occupation":588,"created_at":679,"comment":680,"likes_count":116},"yokoishida","2024-08-05 22:10:51 +0900","何度か繰り返し視聴します。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":682,"occupation":625,"created_at":683,"comment":684,"likes_count":116},"4ktake","2024-08-06 20:28:20 +0900","色々な知識が得られて、面白い。。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":686,"occupation":542,"created_at":687,"comment":688,"likes_count":116},"pinguino","2024-08-12 16:16:45 +0900","クラスタリングの考え方が理解できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":690,"occupation":625,"created_at":691,"comment":692,"likes_count":116},"sakurai_shingo","2024-08-12 16:48:09 +0900","業務で活かせますよ。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":694,"occupation":522,"created_at":695,"comment":696,"likes_count":116},"hi-std","2024-08-23 21:48:11 +0900","教師なし学習の手法について学ぶ事が出来た。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":698,"occupation":699,"created_at":700,"comment":701,"likes_count":116},"tsukamotoya","資材・購買・物流","2024-09-06 09:17:48 +0900","学習できたことを整理し業務に活かしたいと思いました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":703,"occupation":259,"created_at":704,"comment":705,"likes_count":116},"70sp1208","2024-09-09 07:46:07 +0900","クラスタリングなど、少々馴染みのない手法があり、難しかったが、教師なし学習の基礎となるため、復習をして習得していきたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":707,"occupation":511,"created_at":708,"comment":709,"likes_count":116},"w_axl","2024-09-09 16:58:27 +0900","教師なし学習の代表事例に付いて概要はわかりました",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":711,"occupation":259,"created_at":712,"comment":713,"likes_count":116},"ks070341","2024-09-12 11:13:09 +0900","教師あり学習と教師なし学習の相違が分かった。どちらが望ましいかは要件定義した内容にも左右されるため，学習を継続したい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":715,"occupation":511,"created_at":716,"comment":717,"likes_count":116},"h-kozawa","2024-09-14 19:31:57 +0900","k-means法については初めて概念認識しました。その他は基礎知見の復習機会となりました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":719,"occupation":511,"created_at":720,"comment":721,"likes_count":116},"mmhmm","2024-09-21 11:18:11 +0900","データサイエンティストスキルアップを目指して行きたいと思います",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":723,"occupation":699,"created_at":724,"comment":725,"likes_count":116},"moveon-s","2024-09-24 08:13:43 +0900","機械学習の初歩の学習を受けて考え方は分かりました。　より深めた授業を聞きたいと思いました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":727,"occupation":542,"created_at":728,"comment":729,"likes_count":116},"e_co","2024-09-28 17:39:09 +0900","教師なし学習の代表的手法が理解出来ました。\nどの手法を使うのかを判断するためには、理解を深める必要があるとも感じた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":731,"occupation":522,"created_at":732,"comment":733,"likes_count":116},"ta-mo-","2024-09-29 12:39:55 +0900","教師無し学習の代表的な手法が理解できた。クラスタリング、次元削減、階層型クラスタリングなど。樹形図は可視化され、わかりやすい。K-meansは重心を求める為、精度的にはよさそうだが、工数がかかりそうと思った。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":735,"occupation":661,"created_at":736,"comment":737,"likes_count":116},"iwc_co","2024-10-01 01:22:14 +0900","理論を学習することは大事だが、やはり実践的な説明や演習形式の方が理解しやすいし、腑に落ちる。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":739,"occupation":547,"created_at":740,"comment":602,"likes_count":116},"masato_86","2024-10-02 12:29:24 +0900",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":742,"occupation":547,"created_at":743,"comment":744,"likes_count":116},"grateful","2024-10-03 06:20:47 +0900","K-ミーンズ法を学びました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":746,"occupation":542,"created_at":747,"comment":748,"likes_count":116},"shin_yako","2024-10-06 13:47:37 +0900","参考になりました。仕事での活用を考えます",{"fieldId":508,"avatar":750,"username":751,"occupation":536,"created_at":752,"comment":753,"likes_count":116},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F618843\u002Fnav-box__20cm-tel-dome.jpg","takumi_1453","2024-10-09 17:25:44 +0900","①機械学習、教師なし学習\n・入力のみが学習用データとしてモデルに与えられる\n・モデルは入力の関係性や構造をうまく表現するように学習\n\n②教師なし学習で扱うタスクの例\n・顧客データ（購入頻度・購入単価）→顧客のクラスタリング★\n・画像→特徴抽出（次元削減）\n・センサーデータ→異常検知\n\n③クラスタリング\n・データの集合を部分集合（クラスタ）に分割\n・データ間の距離の近さを元に分割\n・クラスタリング結果の解釈は分析者に委ねられる（正解はない）\n\n④教師なし学習の代表的な手法\n・主成分分析→次元削減、特徴量抽出\n・階層型クラスタリング→クラスタリング\n・k-means法（非階層型手法）→クラスタリング\n\n⑤個別解説　主成分分析（特徴抽出）\n•データの特徴をよく表す新しい軸（主成分軸）を見つけ、そのうちの重要でない軸のいくつかを不採用にすることで次元削減を行う\n（例）数学の点数x1、理科の点数x2に対して特徴を表す主成分軸z1、z2、、、を比較し、採用する軸と不採用の軸を決める\n\n⑥個別解説　階層型クラスタリング★★★★★\n•学習結果はデンドログラム（樹形図）で表現される\n•計算手順\n　1.各データそれぞれを１つのクラスタとする\n　2.距離が近いクラスタを結合\n　　（距離:クラスタの重心間の距離など）\n　3.クラスタ数が1になると終了\n•結果の可視化（デンドログラム）\n　→樹形図の高さは結合したクラスタ間の距離を表す\n　→距離を見てクラスタ数を決定できる★\n　　ただしデータ数が多すぎてデンドログラムが\n　　不明瞭の場合は決めにくいので\n　　k-means法など非階層的手法を用いる\n\n⑦個別解説　k-means法（非階層型クラスタリング）\n•非階層型手法と呼ばれる\n•アルゴリズム\n　1.k個のクラスタの中心点をランダムに配置\n　　✳︎kの値は分析者が決める\n　2.中心点の変化が十分に小さくなるまで、以下を繰り返す\n　　2-1.各データと中心点との距離を計算し、各データを最も近いクラスタに所属させる\n　　2-2.各クラスタの重心を新たな中心点とする",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":755,"occupation":511,"created_at":756,"comment":757,"likes_count":116},"y-arano","2024-10-11 08:23:34 +0900","考慮すべき項目がたくさんある場合は主成分分析で時間削減してから再度解析し、わかりやすく説明できるようにしたいです。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":759,"occupation":527,"created_at":760,"comment":761,"likes_count":116},"sales_supdoctor","2024-10-11 18:52:55 +0900","クラスタリンクのアルゴリズムは、ターゲットを抽出する際に必要だと考えます。 k-means方での分類は実用性が高いと感じた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":763,"occupation":522,"created_at":764,"comment":765,"likes_count":116},"minamt","2024-10-12 12:26:58 +0900","階層型クラスタリングの概念が、動画でよく理解できます。kmeans法などは、書籍の文書でも分かる内容と思いますが、階層型の理解が正確でなかったので、とても良い学習になりました。",{"fieldId":508,"avatar":767,"username":768,"occupation":542,"created_at":769,"comment":770,"likes_count":116},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1286991\u002Fpiero.jpg","yoshikouc","2024-10-16 10:52:52 +0900","K-means法は一つ一つの距離を出すため正確な数値が出そうだと思いました",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":772,"occupation":259,"created_at":773,"comment":774,"likes_count":116},"isobe2615p","2024-10-18 12:36:08 +0900","分類した後に、データが近いということは、データ同士の距離が近いということとなり、目に見えるので分かり易いと思った。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":776,"occupation":522,"created_at":777,"comment":778,"likes_count":116},"temp_at","2024-10-21 22:33:42 +0900","教師無し学習の使い分けについて知ることが出来た。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":780,"occupation":517,"created_at":781,"comment":782,"likes_count":116},"nakashi49","2024-11-07 14:23:56 +0900","教師なし学習の代表的な手法について、その概要を理解することができた。いずれの手法も、分析者による適切なデータ分析が、適切なクラスタリングには重要であることが理解できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":784,"occupation":517,"created_at":785,"comment":765,"likes_count":116},"kyo1227","2024-11-10 02:42:07 +0900",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":787,"occupation":527,"created_at":788,"comment":789,"likes_count":116},"dansagami","2024-11-10 09:43:09 +0900","分かったような分からないような….、でもなんとなく教師なし学習の仕組みを理解できました。\n",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":791,"occupation":259,"created_at":792,"comment":793,"likes_count":116},"fu-atoreichi-ma","2024-11-14 13:04:01 +0900","教師なし学習のタスクとしてはクラスタリング（グルーピング）がある。クラスタリングの後、解釈を与え、仮説を立てていく。その中でデータ量を削減していくことは次元削減と呼ばれる。\n階層型クラスタリングでは結果が可視化される。学習結果はデンドログラム（樹形図）で表現される。他にk-means法がある、これは非階層型手法と呼ばれる。\n他に異常検知もある。\n教師なし学習では正解となるデータが存在せず、入力されたデータを利用して正解を導き出していく。教師となるデータが存在しないため、自由度が高い分、精度を高めていくことで学習領域は拡張可能との認識である。データのパターン化や分類等、活用の場を検討したい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":795,"occupation":522,"created_at":796,"comment":797,"likes_count":116},"hrkudo","2024-11-20 11:16:44 +0900","教師なし学習について理解しました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":799,"occupation":259,"created_at":800,"comment":801,"likes_count":116},"aokitaka-tci","2024-11-21 16:56:48 +0900","教師なし学習の代表的な手法の概要について理解した、活用イメージはまだないが知識としてもっておく",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":803,"occupation":259,"created_at":804,"comment":805,"likes_count":116},"kamiyama-shohei","2024-11-26 09:51:13 +0900","教師なし学習の代表的な手法について理解を深めることができた。クラスター分析にもいくつか手法があり、状況により使い分けが必要な\nことが理解できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":807,"occupation":517,"created_at":808,"comment":809,"likes_count":116},"tnakajima1998","2024-11-30 22:24:57 +0900","階層別クラスタリング等の考え方を習得できました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":811,"occupation":259,"created_at":812,"comment":602,"likes_count":116},"mutame","2024-12-01 16:50:18 +0900",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":814,"occupation":542,"created_at":815,"comment":816,"likes_count":116},"inagaki_tomomi1","2024-12-13 11:58:05 +0900","復習により理解しようと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":818,"occupation":542,"created_at":819,"comment":820,"likes_count":116},"homma_nanami","2024-12-16 11:30:42 +0900","教師なし学習の手法について学ぶことができました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":822,"occupation":674,"created_at":823,"comment":824,"likes_count":116},"kamabok0","2024-12-20 17:14:23 +0900","教師なし学習で人間にはできないような気付きが得られることを期待したい",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":826,"occupation":517,"created_at":827,"comment":828,"likes_count":116},"gobau","2024-12-27 19:02:10 +0900","教師無し学習の手法を学んだ。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":830,"occupation":259,"created_at":831,"comment":832,"likes_count":116},"xiu14","2024-12-30 16:42:10 +0900","k-means法など、一度の受講ではしっかり飲み込めなかったものの、興味深い手法であるため、\nまた時間をみて復習してみたいと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":834,"occupation":511,"created_at":835,"comment":836,"likes_count":116},"toshiton","2024-12-30 16:43:35 +0900","教師なし学習の代表的な3つの手法を学びました。ランダムに配置した中心点に対し、距離を計算してクラスタを分類し、クラスタ毎の重心を新たな中心点として、反復計算するk-means法の考え方はとてもわかりやすかった。計算はコンピュータがあっという間に処理してしまうが、仕組みを知っておけば、結果の理解度が増すので、これからも手法の仕組みについて、関心を持ち続けようと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":838,"occupation":511,"created_at":839,"comment":840,"likes_count":116},"mori_1991","2025-01-02 15:52:13 +0900","教師なしの機械学習の進め方を学ぶことができた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":842,"occupation":625,"created_at":843,"comment":844,"likes_count":116},"konitan1152","2025-01-04 21:47:26 +0900","方法は説明から理解できましたが、具体的にどのように使うのかまだイメージがつかめないので、参考書籍などでもう少し勉強します。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":846,"occupation":588,"created_at":847,"comment":848,"likes_count":116},"myu-tan","2025-01-06 17:48:55 +0900","デンドログラム、K-mean法を学ぶことができた。さらに知識を深めて活用につなげたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":850,"occupation":259,"created_at":851,"comment":544,"likes_count":116},"warashina12345","2025-01-07 04:34:21 +0900",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":853,"occupation":625,"created_at":854,"comment":855,"likes_count":116},"nico_niko3","2025-01-10 17:25:45 +0900","次元削減は、面白い考え方だと思った。軸を削減することでデータ量が減る。\nデンドログラムも面白かった。",{"fieldId":508,"avatar":857,"username":858,"occupation":542,"created_at":859,"comment":860,"likes_count":116},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1276900\u002F______1.jpg","makotokoma","2025-01-10 17:56:54 +0900","ありがとうございました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":862,"occupation":542,"created_at":863,"comment":864,"likes_count":116},"masa98142","2025-01-11 17:24:37 +0900","教師なし学習の代表的な手法を理解できました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":866,"occupation":522,"created_at":867,"comment":868,"likes_count":116},"aquico52","2025-01-13 12:46:10 +0900","理論は理解できたが、実際にどう活用できるのかまで、考えが深まっていない",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":870,"occupation":517,"created_at":871,"comment":872,"likes_count":116},"asakusajun","2025-01-14 15:23:29 +0900","現役時代には無かった新しい研修を楽しみながら\n学習させていただいています。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":874,"occupation":517,"created_at":875,"comment":876,"likes_count":116},"lamf67","2025-01-21 10:39:29 +0900","教師なし学習の手法の基本形について、具体的にわかりやすい内容だった。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":878,"occupation":517,"created_at":879,"comment":880,"likes_count":116},"takeshita_ta","2025-01-23 16:44:31 +0900","教師なし学習の代表的な手法を用いて、顧客の問い合わせパターンやセグメントを自動で発見することが可能である。また、クラスター分析により、特定の顧客グループに対して効果的な戦略を立てることが期待できる。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":882,"occupation":259,"created_at":883,"comment":884,"likes_count":116},"takemura-taka","2025-01-24 17:06:02 +0900","アルゴリズムのメカニズムについて理解ができた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":886,"occupation":522,"created_at":887,"comment":888,"likes_count":116},"tnema","2025-01-26 12:14:53 +0900","教師なし学習は、データ内に潜むパターンやグループを自動的に見つける学習方法と認識していますが、そこにも複数のアルゴリズムがあり、人間が介入する余地があると理解しました。",{"fieldId":508,"avatar":540,"username":890,"occupation":547,"created_at":891,"comment":892,"likes_count":116},"hirano_rikiya","2025-02-10 17:04:45 +0900","相関関係のあるデータを分類する上での手法であることが理解できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":894,"occupation":259,"created_at":895,"comment":896,"likes_count":116},"noseman","2025-02-13 13:44:36 +0900","具体的にこのようなデータ分析はこの手法を用いる等説明があったほうがイメージすることが出来て理解が深まると思いました。データ分析手法は非常に難しく復習して知識を定着させていと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":898,"occupation":542,"created_at":899,"comment":900,"likes_count":116},"temp954","2025-02-13 18:29:25 +0900","教師なし学習のクラスタリングではデータが多すぎでもよくないということが印象的でした。\n非エンジニアからすると入門編で学習した分析・解析法にくらべて随分とエンジニアの手が入るアナログな印象を持ちました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":902,"occupation":517,"created_at":903,"comment":904,"likes_count":116},"t03290512","2025-02-16 16:04:15 +0900","日常業務に取り組活動",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":906,"occupation":522,"created_at":907,"comment":908,"likes_count":116},"i_w_m","2025-02-18 18:42:42 +0900","機械学習　教師なし学習を理解できた",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":910,"occupation":259,"created_at":911,"comment":912,"likes_count":116},"yoshiyc","2025-02-19 21:45:21 +0900","教師なし学習の手法が簡潔で解りやすく説明されていた。しっかり復習し活用していきたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":914,"occupation":517,"created_at":915,"comment":916,"likes_count":116},"hasu01","2025-02-24 10:46:26 +0900","分析手法について、近い距離への反復処理をして計算することが理解できた。\n分析手法の理解と具体的な処理方法の知識を増やしていき、実務でも利用したみたいと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":918,"occupation":542,"created_at":919,"comment":920,"likes_count":116},"ume2011","2025-03-04 17:53:57 +0900","階層型クラスタリングとk-means法は、いつか必ず業務改革の提案を策定する際に活用したいので、学習を深めたいと思う。",{"mv":922},[923,961,994,1033,1072,1099,1123,1156],{"fieldId":924,"name":925,"courses":926},"mv_courses","おすすめ",[927,931,934,937,940,943,946,949,952,955,958],{"fieldId":928,"course":929},"mv_courses_course",{"id":930},"f1f4492d",{"fieldId":928,"course":932},{"id":933},"ccc4f110",{"fieldId":928,"course":935},{"id":936},"c841fa0e",{"fieldId":928,"course":938},{"id":939},"d8d4ec06",{"fieldId":928,"course":941},{"id":942},"b0584ab5",{"fieldId":928,"course":944},{"id":945},"f23373c9",{"fieldId":928,"course":947},{"id":948},"d2a4b3a8",{"fieldId":928,"course":950},{"id":951},"a0e9b520",{"fieldId":928,"course":953},{"id":954},"43b549ef",{"fieldId":928,"course":956},{"id":957},"22a89626",{"fieldId":928,"course":959},{"id":960},"178c0778",{"fieldId":924,"name":962,"courses":963},"AIビジネス活用",[964,967,970,973,976,979,982,985,988,991],{"fieldId":928,"course":965},{"id":966},"57b2eeb5",{"fieldId":928,"course":968},{"id":969},"d8d3f379",{"fieldId":928,"course":971},{"id":972},"b762913b",{"fieldId":928,"course":974},{"id":975},"b03c9477",{"fieldId":928,"course":977},{"id":978},"480fde36",{"fieldId":928,"course":980},{"id":981},"7b2da2a9",{"fieldId":928,"course":983},{"id":984},"4abe4f40",{"fieldId":928,"course":986},{"id":987},"af6426fb",{"fieldId":928,"course":989},{"id":990},"65cafc3e",{"fieldId":928,"course":992},{"id":993},"e4cb4d7f",{"fieldId":924,"name":121,"url":995,"courses":996},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Fexplore-content\u002F38f103d4\u002F",[997,1000,1003,1006,1009,1012,1015,1018,1021,1024,1027,1030],{"fieldId":928,"course":998},{"id":999},"b4ad9365",{"fieldId":928,"course":1001},{"id":1002},"c8ea4781",{"fieldId":928,"course":1004},{"id":1005},"531932cf",{"fieldId":928,"course":1007},{"id":1008},"a1a5d41f",{"fieldId":928,"course":1010},{"id":1011},"4d584df4",{"fieldId":928,"course":1013},{"id":1014},"fd55d0bf",{"fieldId":928,"course":1016},{"id":1017},"31119b3e",{"fieldId":928,"course":1019},{"id":1020},"2e14bafc",{"fieldId":928,"course":1022},{"id":1023},"78577ceb",{"fieldId":928,"course":1025},{"id":1026},"a5100c2f",{"fieldId":928,"course":1028},{"id":1029},"ab4ea255",{"fieldId":928,"course":1031},{"id":1032},"0ccabdce",{"fieldId":924,"name":34,"url":1034,"courses":1035},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content\u002F39f8470a4d574994900728cb10617608\u002F",[1036,1039,1042,1045,1048,1051,1054,1057,1060,1063,1066,1069],{"fieldId":928,"course":1037},{"id":1038},"7608976e",{"fieldId":928,"course":1040},{"id":1041},"8f9dac7b",{"fieldId":928,"course":1043},{"id":1044},"38d44696",{"fieldId":928,"course":1046},{"id":1047},"fe285262",{"fieldId":928,"course":1049},{"id":1050},"eac16b2f",{"fieldId":928,"course":1052},{"id":1053},"598f3254",{"fieldId":928,"course":1055},{"id":1056},"5d2965eb",{"fieldId":928,"course":1058},{"id":1059},"9d0b88fd",{"fieldId":928,"course":1061},{"id":1062},"2d3d6b2e",{"fieldId":928,"course":1064},{"id":1065},"29b44846",{"fieldId":928,"course":1067},{"id":1068},"b98a2887",{"fieldId":928,"course":1070},{"id":1071},"1a17a729",{"fieldId":924,"name":60,"url":1073,"courses":1074},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content\u002Fdc62cde0db41a099c3643a8a449b87c3\u002F",[1075,1078,1081,1084,1087,1090,1093,1096],{"fieldId":928,"course":1076},{"id":1077},"d4516471",{"fieldId":928,"course":1079},{"id":1080},"177c2055",{"fieldId":928,"course":1082},{"id":1083},"5d1d415b",{"fieldId":928,"course":1085},{"id":1086},"d0e0766c",{"fieldId":928,"course":1088},{"id":1089},"d82e88c3",{"fieldId":928,"course":1091},{"id":1092},"93fae045",{"fieldId":928,"course":1094},{"id":1095},"7351d3d8",{"fieldId":928,"course":1097},{"id":1098},"a7f2ad2c",{"fieldId":924,"name":50,"url":1100,"courses":1101},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content\u002F5ab57614d9258949d67d95bfd5f246e2\u002F",[1102,1105,1108,1111,1114,1117,1120],{"fieldId":928,"course":1103},{"id":1104},"b3239904",{"fieldId":928,"course":1106},{"id":1107},"7d9c17a8",{"fieldId":928,"course":1109},{"id":1110},"705cd6e6",{"fieldId":928,"course":1112},{"id":1113},"deb4b125",{"fieldId":928,"course":1115},{"id":1116},"05d3b822",{"fieldId":928,"course":1118},{"id":1119},"f3398377",{"fieldId":928,"course":1121},{"id":1122},"d6f0e2d5",{"fieldId":924,"name":40,"url":1124,"courses":1125},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content\u002F8467af48\u002F",[1126,1129,1132,1135,1138,1141,1144,1147,1150,1153],{"fieldId":928,"course":1127},{"id":1128},"d57043fd",{"fieldId":928,"course":1130},{"id":1131},"ab5e64d5",{"fieldId":928,"course":1133},{"id":1134},"52c36a6d",{"fieldId":928,"course":1136},{"id":1137},"e77c6041",{"fieldId":928,"course":1139},{"id":1140},"faeee6cb",{"fieldId":928,"course":1142},{"id":1143},"679faad3",{"fieldId":928,"course":1145},{"id":1146},"1cd4674e",{"fieldId":928,"course":1148},{"id":1149},"4c728f18",{"fieldId":928,"course":1151},{"id":1152},"174ef282",{"fieldId":928,"course":1154},{"id":1155},"aae6a42b",{"fieldId":924,"name":55,"url":1157,"courses":1158},"https:\u0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BUSINESS SHIFT　第12回 機能別戦略編：AIで加速する新規事業の創出",{"id":75,"createdAt":488,"updatedAt":489,"publishedAt":488,"revisedAt":489,"name":76,"description":77,"ordinal":148,"courses_count":78,"has_new_courses":68},"本コースは、リーダー・マネージャー層を対象に、AIのマネジメント活用・組織活用を体系的に学ぶ\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第12回です。\r\n\r\n第12回「機能別戦略編：AIで加速する新規事業の創出」では、新規事業やスタートアップを取り巻く環境がどのように変化しているのかを俯瞰し、新たな価値創造と非連続な成長を生み出すために、AI時代における事業機会の捉え方や、成功確率を高めるための考え方について学びます。\r\n\r\n■こんな方におすすめ\r\n・新規事業開発やスタートアップ創出に携わるリーダー・マネージャーの方\r\n・AIを活用して事業創出のスピードや成功確率を高めたい方\r\n・AI時代における新規事業リーダーの役割やマインドセットを学びたい方\r\n\r\n■AIシフトシリーズとは？\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。（順次公開）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n・基礎編（第1回〜3回）：リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース\r\n・マネジメント編（第4回〜7回）：AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース\r\n・機能別戦略編（第8回〜12回）：AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース\r\nより実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fsearch?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n\r\n※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年03月制作）",[1226,1233,1238,1243,1247,1251,1255,1259,1263],{"fieldId":1227,"name":1228,"videos":1229},"learning_point","新規事業を取り巻く環境の変化とは？",[1230,1232],{"preview_url_s":1231,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1173173006\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=2eeaef040b84d0fe1ad435a64b8ee7b47e8fee6a763571725f94fccdd7ba498e",{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1234,"videos":1235},"AIで新規事業・スタートアップはどう変わる？",[1236,1237],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1239,"videos":1240},"新規事業成功のためのスキルセット・マインドセットとは？",[1241,1242],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1244,"videos":1245},"現場からの質問：AIの進展により代替可能な役割が存在するか？",[1246],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1248,"videos":1249},"現場からの質問：重要な意思決定にAIを活用することはできるのか？",[1250],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1252,"videos":1253},"現場からの質問：起業家やリーダーに必要な支援は何が残るのか？",[1254],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1256,"videos":1257},"現場からの質問：AI時代にこそ可能性がある領域は？",[1258],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1260,"videos":1261},"大手企業の勝ち筋は？",[1262],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1264,"videos":1265},"まとめ",[1266],{"is_public":37},{"id":933,"starts_at":1268,"photo":1269,"video_duration":1270,"name":1271,"category":1272,"course_type":491,"description":1275,"learning_points":1276},"2026-07-10T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8525\u002Fthumb_00-4f4f7513-6738-405d-992d-6c4c9f8b7c49.jpg",2772,"【営業無双#1】勝てる営業とは？トップ5%セールスの共通点",{"id":33,"createdAt":1273,"updatedAt":1274,"publishedAt":1273,"revisedAt":1274,"name":34,"description":35,"ordinal":117,"courses_count":36,"has_new_courses":37},"2022-11-22T07:28:07.245Z","2026-10-02T16:00:35.842Z","本コースは、「営業無双シリーズ」の#1です。\r\n「営業無双シリーズ」では、成約率アップに向けて、お客様に選ばれ続ける無双の営業になるための実践的な考え方やテクニックを紹介していきます。（#2以降は順次公開）\r\n\r\n本コースでは、「勝てる営業とは？トップ5%セールスの共通点」をテーマに\r\nBtoBでお客様に選ばれる営業の役割\r\nトップ5％のセールスに共通する行動や考え方\r\n成果につながる実践的なポイント\r\nなどを解説します。\r\n\r\n◾️こんな方におすすめ\r\n提案しても顧客に響かず、「いい話だった」で終わる商談が多い方\r\n顧客の本当の課題や決裁者の判断基準をつかみきれず、案件が前に進まない方\r\n再現性のある営業テクニックを身につけたい方\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年7月制作）",[1277,1282,1286,1291,1296],{"fieldId":1227,"name":1278,"videos":1279},"BtoBの営業は顧客に何をすべき？",[1280],{"preview_url_s":1281,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1207274751\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=0540496ea467f6c270182b066aa6837d5b04e8ca67bec1104eec20f842d025e7",{"fieldId":1227,"name":1283,"videos":1284},"顧客が営業に真に求めるものは何か？",[1285],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1287,"videos":1288},"売れる営業と売れない営業の決定的な違いは？",[1289,1290],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1292,"videos":1293},"明日から実践できる成約率アップのテクニックとは？",[1294,1295],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1264,"videos":1297},[1298],{"is_public":37},{"id":936,"starts_at":1300,"photo":1301,"video_duration":1302,"name":1303,"category":1304,"course_type":1307,"description":1308,"learning_points":1309},"2024-12-23T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F6749\u002Fthumb_00-d358c4ad8e1dfd7afbb2a24ca80891a797281e87abec1625daf24c369b5bf972.jpg",2126,"マネジャーのための仕事の任せ方",{"id":49,"createdAt":1305,"updatedAt":1306,"publishedAt":1305,"revisedAt":1306,"name":50,"description":51,"ordinal":514,"courses_count":52,"has_new_courses":37},"2022-11-22T07:28:10.799Z","2026-10-02T16:00:45.907Z","応用","「仕事を任せると失敗が怖い」「自分でやった方が早い」マネージャーとしてメンバーやチームの力を引き出しながら成果を上げるには、どのように仕事を任せていけば良いのでしょうか？\r\n変化の激しい時代において、マネージャーとして成果を上げ続けるためには、メンバーの個性や特性を理解し、それに合わせた効果的な任せ方を身につけることが重要です。このコースでは、ソーシャルスタイル理論を活用してメンバーごとに最適なアプローチを学びます。「任せる力」を高めることで、チーム全体の成長を促進し、自身のリーダーシップを発揮できるようになっていきます。\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2024年12月制作）",[1310,1315,1319,1323],{"fieldId":1227,"name":1311,"videos":1312},"プレイングマネジャーの実態",[1313],{"preview_url_s":1314,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1037739569\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=486be8120697b339cf42a0c79091a2f4293868fd7ed5e83a0b6d84c919743b7d",{"fieldId":1227,"name":1316,"videos":1317},"「自分でやってしまうこと」への対応",[1318],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1320,"videos":1321},"メンバーの「やる気を下げないか心配」への対応",[1322],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1264,"videos":1324},[1325],{"is_public":37},{"id":939,"starts_at":1327,"photo":1328,"video_duration":1329,"name":1330,"category":1331,"course_type":1307,"description":1335,"learning_points":1336},"2025-12-01T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.j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~リーダーのための聴く技術~（基礎編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002Ffe285262\u002Flearn\u002Fsteps\u002F59808\r\n・傾聴力 ~リーダーのための聴く技術~（実践編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F01d24a39\u002Flearn\u002Fsteps\u002F59813\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年6月制作）",[1382,1387,1391,1395,1399,1403,1407],{"fieldId":1227,"name":1383,"videos":1384},"イントロダクション",[1385],{"preview_url_s":1386,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1197272433\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=9483cafb476eacf7f7039d9355eb890b9be612dce2c089f874770239ba74b418",{"fieldId":1227,"name":1388,"videos":1389},"なぜリーダーにコーチングが必要なのか？",[1390],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1392,"videos":1393},"コーチングとは何か",[1394],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1396,"videos":1397},"リーダーとしてのコーチング",[1398],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1400,"videos":1401},"メンバーとの会話例",[1402],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1404,"videos":1405},"実践する上でのコツと留意点",[1406],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1264,"videos":1408},[1409],{"is_public":37},{"id":945,"starts_at":1411,"photo":1412,"video_duration":1413,"name":1414,"category":1415,"course_type":491,"description":1416,"learning_points":1417},"2026-02-27T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8075\u002Fthumb_00-f5647e55-8abe-4324-80a5-b1d72f735937.png",3589,"AI BUSINESS SHIFT　第10回 機能別戦略編：AIで変わるバックオフィス",{"id":75,"createdAt":488,"updatedAt":489,"publishedAt":488,"revisedAt":489,"name":76,"description":77,"ordinal":148,"courses_count":78,"has_new_courses":68},"本コースは、リーダー・マネージャー層を対象に、AIのマネジメント活用・組織活用を体系的に学ぶ\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第10回です。\r\n\r\n第10回「機能別戦略編：AIで変わるバックオフィス」では、人事・総務・労務・経理・情報システムなどのバックオフィス領域において、定型業務の自動化や効率化といった現場レベルのAI活用だけでなく、いかにして経営や戦略に貢献する存在へと進化していくのかについて考えを深め、学んでいきます。\r\n\r\n■こんな方におすすめ\r\n・人事・総務・労務・経理・情シスなど、バックオフィス部門を率いるリーダー・マネージャーの方\r\n・バックオフィス業務へのAI活用やDX推進を担っている方\r\n・AI時代におけるバックオフィスの役割や戦略のあり方を考えたい方\r\n\r\n■AIシフトシリーズとは？\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。（順次公開）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n・基礎編（第1回〜3回）：リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース\r\n・マネジメント編（第4回〜7回）：AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース\r\n・機能別戦略編（第8回〜12回）：AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース\r\nより実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fsearch?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n\r\n※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年2月制作）",[1418,1423,1427,1431,1435,1439,1444,1448,1452,1456],{"fieldId":1227,"name":1419,"videos":1420},"バックオフィスでのAI活用最前線とは？",[1421],{"preview_url_s":1422,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1165556368\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=e3bbd2d1431f46d6026271efa7eb59ce5d86ea3223f2b72b4c540c6a35cb1938",{"fieldId":1227,"name":1424,"videos":1425},"AI活用の現状は？",[1426],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1428,"videos":1429},"経営者目線でのAIによる効率化",[1430],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1432,"videos":1433},"AIに指示を出すためにはどんなチカラが必要？",[1434],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1436,"videos":1437},"情報システム部門でのAI活用",[1438],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1440,"videos":1441},"バックオフィスのマネジメントはどう変わる？",[1442,1443],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1445,"videos":1446},"これから求められるバックオフィス戦略とは？",[1447],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1449,"videos":1450},"既存の業務も多く残る現状から一歩抜け出すには？",[1451],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1453,"videos":1454},"能力の方向性を変えていくことにどう向き合うべき？",[1455],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1457,"videos":1458},"社員の状態を直接把握することが難しくなる？",[1459],{"is_public":37},{"id":948,"starts_at":1461,"photo":1462,"video_duration":1463,"name":1464,"category":1465,"course_type":1468,"description":1469,"learning_points":1470},"2021-01-18T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F2630\u002Fthumb_d2a4b3a8.png",3101,"リーダーの挑戦⑤　藤田晋氏（サイバーエージェント代表取締役）",{"id":54,"createdAt":1466,"updatedAt":1467,"publishedAt":1466,"revisedAt":1467,"name":55,"description":56,"ordinal":133,"courses_count":57,"has_new_courses":37},"2022-11-22T07:28:11.842Z","2026-10-02T16:01:03.311Z","知見録 Premium","グロービス経営大学院学長の堀義人が、日本を代表するビジネスリーダーに5つの質問（能力開発／挑戦／試練／仲間／志）を投げかけ、その人生哲学を解き明かします。第5回目のゲストは、サイバーエージェント代表取締役の藤田晋氏。起業の理由、経営をどうやって学んだか、アメーバブログ・ABEMAの立ち上げ、経営チームづくりについてなど聞いていきます。（肩書きは2020年12月11日撮影当時のもの）\r\n\r\n藤田　晋　サイバーエージェント　代表取締役\r\n堀　義人　グロービス経営大学院　学長　グロービス・キャピタル・パートナーズ　代表パートナー",[1471,1475,1479,1483,1487,1491,1495],{"fieldId":1227,"name":1383,"videos":1472},[1473],{"preview_url_s":1474,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F499500552\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=cdacc04a1bcb6e461589821b72c4f4290a108fa4c0a7ed583a31d2169a0ff02f",{"fieldId":1227,"name":1476,"videos":1477},"能力開発",[1478],{"is_public":68},{"fieldId":1227,"name":1480,"videos":1481},"挑戦",[1482],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1484,"videos":1485},"試練",[1486],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1488,"videos":1489},"仲間",[1490],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1492,"videos":1493},"志",[1494],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1496,"videos":1497},"質問・回答",[1498],{"is_public":37},{"id":951,"starts_at":1500,"photo":1501,"video_duration":1502,"name":1503,"category":1504,"course_type":1505,"description":1506,"learning_points":1507},"2026-06-09T22:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8433\u002Fthumb_00-3343ad8a-b0f3-422f-9c4c-87a554b1ea86.jpg",1738,"【賢者のアンテナ】いざ！戦略的雑談！前編",{"id":33,"createdAt":1273,"updatedAt":1274,"publishedAt":1273,"revisedAt":1274,"name":34,"description":35,"ordinal":117,"courses_count":36,"has_new_courses":37},"発見","このシリーズは、グロービス講師本山 裕輔さんを賢者としてお迎えし、巷のありとあらゆるものを独自の視点で紐解き、皆様の学びの意欲を刺激するコンテンツです。\r\n\r\n毎月第2・第4水曜日の朝7時に定期配信されます。\r\n取り上げて欲しいご質問やテーマ、感想を随時受け付けています。\r\n\r\nグーグルフォーム（https:\u002F\u002Fforms.gle\u002FqqoBYuRUmUYz4scC6）　または\r\nグロ放題編集部員のX（https:\u002F\u002Fx.com\u002Fmairakobayashi）　まで、ぜひご要望をお寄せください。\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年6月制作）",[1508,1513,1517,1521,1525],{"fieldId":1227,"name":1509,"videos":1510},"オープニング：戦略的雑談とは？",[1511],{"preview_url_s":1512,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1196531153\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=7e0926a13f1e8b0b47c30df3a0f49f1ec6b5013e7e1fc848ddbd1f97360e323d",{"fieldId":1227,"name":1514,"videos":1515},"戦略的アイスブレイクの雑談",[1516],{"is_public":68},{"fieldId":1227,"name":1518,"videos":1519},"『最近どうですか？』ってどうですか？",[1520],{"is_public":68},{"fieldId":1227,"name":1522,"videos":1523},"戦略的オフィスでの立ち話",[1524],{"is_public":68},{"fieldId":1227,"name":1526,"videos":1527},"オフィスでの立ち話でアイデアを生むには？",[1528],{"is_public":68},{"id":954,"starts_at":1530,"photo":1531,"video_duration":1532,"name":1533,"category":1534,"course_type":1535,"description":1536,"learning_points":1537},"2026-01-30T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7997\u002Fthumb_00-064f3492-6f7b-46f4-bf3c-64a5ff943ee2.png",2188,"【AI×プレゼン】AIと磨く「心を動かす」伝え方",{"id":33,"createdAt":1273,"updatedAt":1274,"publishedAt":1273,"revisedAt":1274,"name":34,"description":35,"ordinal":117,"courses_count":36,"has_new_courses":37},"実践知","AIの進化によって資料作成やリサーチの効率化が進む一方で、重要性を増すのが「伝える力」です。本コースでは、AI時代のプレゼンに求められるデリバリースキルについて解説します。\r\n自分の伝え方を客観的に評価し、改善できるAI活用法も紹介。大事な場面で「心を動かす」プレゼンをしたい方におすすめです。関連コース「プレゼンテーションスキル」も併せてご覧ください。\r\n\r\n▼プレゼン動画分析プロンプト（辛口）\r\nhttps:\u002F\u002Fhodai.globis.co.jp\u002Flearning_documents\u002F6f976cda\r\n\r\n▼関連動画：プレゼンテーションスキル\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F598f3254\u002F\r\n\r\n※本コースは、AI時代のビジネススキルを学ぶ「AIタレントシフト」シリーズの一環として提供しています。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年1月制作）\r\n\r\n\r\n【動画で学んだ知識を、実務で活かしたい方へ】\r\nグロービス経営大学院 ナノ単科「AI時代のコミュニケーション入門」では、\r\n「言いたいことがうまく伝わらない」「AI時代に求められる伝え方を身につけたい」という課題を解消し、\r\nAI時代だからこそ必要な「相手の感情に寄り添い、人を動かす伝え方」を学びます。\r\n6週間（週2時間目安）の完全オンライン学習で、AIや仲間との実践演習により、実務につながるスキルを身につけましょう。\r\n\r\n詳細はこちらをご覧ください。\r\nhttps:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002Fcourses\u002Fncm?utm_source=hodai&utm_medium=video_desc_hodai&utm_campaign=202609_ncm",[1538,1542,1546,1550,1554,1558,1562,1566,1570,1574],{"fieldId":1227,"name":1383,"videos":1539},[1540],{"preview_url_s":1541,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1159047082\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=4d0444258964b19f3b07768fac66dd1450e88c8154d7e9103aa4cc2ed924b0f7",{"fieldId":1227,"name":1543,"videos":1544},"プレゼンのステップの変化",[1545],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1547,"videos":1548},"「伝える練習」の難しさ",[1549],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1551,"videos":1552},"AIでプレゼン動画を分析",[1553],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1555,"videos":1556},"アナウンサー目線の評価軸",[1557],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1559,"videos":1560},"プレゼン講師目線の評価軸",[1561],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1563,"videos":1564},"プレゼン評価プロンプトを組む",[1565],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1567,"videos":1568},"AIでプレゼン動画を再分析（辛口）",[1569],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1571,"videos":1572},"AI評価の活用法",[1573],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1264,"videos":1575},[1576],{"is_public":37},{"id":957,"starts_at":1578,"photo":1579,"video_duration":1580,"name":1581,"category":1582,"course_type":1535,"description":1583,"learning_points":1584},"2025-12-19T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7903\u002Fthumb_00-309bb384-6520-4542-9caf-7d7b0616b06b.png",1600,"ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 前編 なぜ眠れないのか？~",{"id":49,"createdAt":1305,"updatedAt":1306,"publishedAt":1305,"revisedAt":1306,"name":50,"description":51,"ordinal":514,"courses_count":52,"has_new_courses":37},"「仕事が終わらないから睡眠時間を少し削ろう…」「業務時間中なかなか集中できない…」「毎日朝起きるのがつらい…」。\r\nあなたはこのような経験をしたことはありませんか？\r\n\r\n仕事やプライベートの時間をやりくりするために、真っ先に削りがちなのが「睡眠」時間。\r\n実は今、日本社会は世界と比較して「最も眠らない国」だということもわかってきています。\r\n慢性的な睡眠不足は、心身の健康に悪影響なだけでなく、仕事のパフォーマンスにも当然大きな影響を与え、社会全体の経済損失につながります。\r\nこのコースでは、基本的な睡眠リテラシーを学んだ後の「問題解決編」として、「なぜ多くのビジネスパーソンは眠れないのか？」について解説していきます。\r\n\r\n▼本コースで学べる主な内容\r\n・そもそも眠れないことは何が問題なのか？\r\n・眠れなくなってしまう原因とは？\r\n\r\n睡眠不足の原因は認知機能の問題にありました。\r\n自身の睡眠不足に対し、正しく「気づき・理解し・行動を変える」第一歩を踏み出しましょう。\r\n\r\n▼関連コース\r\n・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~リテラシー編~\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F24575c03\u002Flearn\u002Fsteps\u002F53129\r\n・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 後編 どうしたら眠れるのか？~\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F4ba981e9\u002Flearn\u002Fsteps\u002F62042\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年12月制作）",[1585,1590,1594,1599,1605],{"fieldId":1227,"name":1586,"videos":1587},"オープニング",[1588],{"preview_url_s":1589,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1146786331\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=281b53ac79ec053f17f8be3059f239cdab0ccd1ffa400e3c1db613b6b87c49f0",{"fieldId":1227,"name":1591,"videos":1592},"What：そもそも何を問題とするのか？",[1593],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1595,"videos":1596},"Where：睡眠問題の原因はどこか？",[1597,1598],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1600,"videos":1601},"Why：特定した原因が発生する理由とは？",[1602,1603,1604],{"is_public":37},{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1606,"videos":1607},"ここまでのまとめ",[1608],{"is_public":37},{"id":960,"starts_at":1610,"photo":1611,"video_duration":1612,"name":1613,"category":1614,"course_type":1535,"description":1615,"learning_points":1616},"2026-01-09T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7944\u002Fthumb_02-3a0e49a2-c71d-44f0-a963-a63f58c34eba.png",1055,"【AI×クリティカル・シンキング】①イシューと枠組みでプロンプトを磨く",{"id":33,"createdAt":1273,"updatedAt":1274,"publishedAt":1273,"revisedAt":1274,"name":34,"description":35,"ordinal":117,"courses_count":36,"has_new_courses":37},"生成AIから期待する回答を引き出せず、試行錯誤を重ねていませんか。\r\n本コースでは、生成AI活用の質を高める鍵として、クリティカル・シンキングの視点からイシュー設定と枠組みを押さえる重要性を解説します。\r\n目的に直結する問いの立て方や、プロンプトに落とし込む際の実践ポイントを具体例とともに学ぶことで、AIをより思考のパートナーとして活用できるようになります。\r\n生成AIを業務で使い始めた方から、活用を一段深めたい方まで、再現性あるプロンプト設計を身につけたい方におすすめの内容です。\r\n\r\nさらに学びを深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。\r\n【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002Fcdfe41e3\u002Flearn\u002Fsteps\u002F62198\r\n\r\n※本コースは、AI時代のビジネススキルを学ぶ「AIタレントシフト」シリーズの一環として提供しています。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年1月制作）",[1617,1621,1625,1629,1633,1637],{"fieldId":1227,"name":1586,"videos":1618},[1619],{"preview_url_s":1620,"is_public":68},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1151479896\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=44eeffac431bd9d202f77d13bc08b5e3e6a3c1483f40eadce146b2cbaa31ba0c",{"fieldId":1227,"name":1622,"videos":1623},"なぜ生成AIから期待する回答を得られないか？",[1624],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1626,"videos":1627},"「イシュー＝答えるべき問い」を具体的に押さえる",[1628],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1630,"videos":1631},"枠組みとは？",[1632],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1634,"videos":1635},"生成AIを使うプロセスは？",[1636],{"is_public":37},{"fieldId":1227,"name":1264,"videos":1638},[1639],{"is_public":37},{"contents":1641,"totalCount":117,"offset":116,"limit":117},[1642],{"title":1643,"description":1644},"教師なし学習の基礎: クラスタリングと主成分分析","教師なし学習とは、ラベルなしデータをグループ化し、構造を理解する手法です。本動画では、クラスタリングと主成分分析を通じて、顧客セグメンテーションやデータ次元削減を動画で詳しく解説します。データ分析のスキルアップを目指す方に最適です。",{"fieldId":1646,"title":1647,"description":1648},"contentsCommon","GLOBIS学び放題×知見録","スキマ時間を有効活用してリスキリング・スキルアップ。ビジネスを学ぶならGLOBIS学び放題（グロ放題）×知見録。"]